## 吴恩达深度学习作业实现流程
本文将介绍如何完成吴恩达深度学习课程中的作业。作为一名经验丰富的开发者，我会逐步指导你完成整个实现过程。下面是整件事情的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤1 | 下载作业代码 |
| 步骤2 | 数据预处理 |
| 步骤3 | 构建模型 |
| 步骤4 | 训练模型 |
| 步骤5 | 测试模型 |
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深度学习笔记导航前言传送门完结感想 前言选择吴恩达的深度学习视频作为入门是明智的选择，我对比过包括动手学深度学习在内的一些入门资料，感觉还是吴恩达的最为通俗易懂，虽然他在RNN那部分讲的一般，但是即使是这样，也是讲的比较好的。唯一的不太友好的点大概就是英文，好在b站有字幕版本的视频，刚开始可以开0.75倍速，虽然有字幕，但是我还是推荐把英文都听了，一方面锻炼听力，另一方面，字母还是差强人意，关键
教程是本人学习吴恩达老师DeepLearing系列课程中整理的最为详细的学习笔记。学习视频主要来自B站[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibili?，以及DeepLearning官方网站Deep Learning by deeplearning.ai | Coursera。该系列课程总共有180多个，我会将学习笔记陆续分享出来，为有兴趣深度学习的
教程是本人学习吴恩达老师DeepLearing系列课程中整理的最为详细的学习笔记。学习视频主要来自B站[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibili?，以及DeepLearning官方网站Deep Learning by deeplearning.ai | Coursera。该系列课程总共有180多个，我会将学习笔记陆续分享出来，为有兴趣深度学习的同仁提供便利
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2023-08-28 08:53:26
91阅读
# 如何实施吴恩达深度学习作业的GitHub项目
吴恩达的深度学习课程是现代人工智能领域的重要课程之一，而在 GitHub 上实现其作业能帮助你巩固所学的知识。本文将以清晰的步骤帮助你顺利完成这一过程，同时提供必要的代码示例及其解释。
## 项目实施流程
下面是你需要遵循的基本步骤：
| 步骤 | 操作
特别说明：图片来源于吴恩达老师视频截图。“深度学习”指的是训练神经网络，有时候规模很大。那么，神经网络究竟是什么呢？先从一个房价预测的例子开始。假设有一个六间房屋的数据集，已知房屋的面积（单位是平方英尺或平方米）、房屋价格，想要找到一个函数，根据房屋面积预测房价的函数。如果你懂线性回归，你可能会说，“好吧，用这些数据来拟合一条直线”，于是你可能会得到下面这样一条直线。但奇怪的是，你可能也知道，价格
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2023-08-02 21:45:05
75阅读
特别说明：图片来源于吴恩达老师视频截图。 附文本 欢迎回来，通过本周的视频课程你会学到，如何实现一个神经网络。在我们深入学习技术细节之前，通过本视频，我想带你快速地了解一下，本周课程中你会学习哪些内容。 上周，我们讨论了logistic回归，一起了解了这个模型，和下面这个流程图的联系。这里面，你需要输入特征x，参数w和b【此处w=[■(w
# 如何实现吴恩达深度学习
## 简介
吴恩达是深度学习领域的知名专家，其课程《深度学习专项》深受广大学习者的欢迎。本文将介绍如何实现吴恩达的深度学习课程。
## 流程
下面是实现吴恩达深度学习的基本流程，具体步骤如下表所示：
```mermaid
journey
title 整个流程
section 前提条件
拥有Python编程基础
对机器
原创
2023-08-23 03:27:52
63阅读
第四周 - 深度神经网络的核心概念第 31 题在我们的前向传播和后向传播实现中使用的“缓存”是什么？A.它用于在训练期间缓存成本函数的中间值。B.我们用它将在正向传播过程中计算的变量传递到相应的反向传播步骤。它包含了反向传播计算导数的有用值。C.它用于跟踪我们正在搜索的超参数，以加快计算速度。D.我们用它将反向传播过程中计算的变量传递到相应的正向传播步骤。它包含用于计算正向传播的激活的有用值。第
## 实现吴恩达深度学习课程课后作业的流程
为了帮助刚入行的小白实现吴恩达深度学习课程课后作业，我们可以按照以下步骤进行操作。下面是整个过程的流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 准备数据集 |
| 步骤二 | 构建模型 |
| 步骤三 | 训练模型 |
| 步骤四 | 评估模型 |
| 步骤五 | 使用模型进行预测 |
接下来，我们将详细说明每个步
原创
2023-09-15 16:39:33
230阅读
# 实现“吴恩达深度学习课后作业CSDN”教程
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(登录CSDN网站) --> B(搜索“吴恩达深度学习课后作业”)
B --> C(选择相关文章)
C --> D(阅读文章并理解)
D --> E(按照教程步骤操作)
E --> F(完成作业)
```
## 二、具体步骤
| 步骤
文章目录1.经典的CNNLeNet-5：AlexNetVGG-162.ResNetsResidual block残差块Residual Network残差网络3.ResNet表现好的原因4. 1x1卷积1x1卷积1x1卷积应用5. Inception NetworkInception Network MotivationInception Network的计算成本问题Inception Netw
文章目录神经网络综述激活函数sigmoid 函数tanh 双曲正切函数ReLu 修正线性单元Leaky ReLu神经网络的梯度下降 Lesson1 Week3 partⅠ-Ⅴ神经网络综述吴老师在课程中，举了一个最简单的神经网络示例，如下图所示：宏观把握 神经网络的层数：2 层，包括中间的隐藏层和输出层，输入层可以视为第 0 层。 输入层：每个数据样本包含有 3 个特征。输入层的数据 隐藏层：有
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2023-08-01 21:01:47
188阅读
二、改善深层神经网络第一周 深度学习的实用层面知识点总结1. 训练集与测试集分布不匹配问题训练集（train）验证集（dev）测试集（test）：test和dev分布相同 2. 偏差（Bias）与方差（Variance）（1）高偏差与高方差 (2)降低偏差/方差的方法 现在可以在降低偏差/方差的同时几乎不影响另一个数值的变化。 3. 正则化（Regularization）减小过拟合，降低高方差，
本周主要讲的是Error Analysis、Mismatched Training and dev/test set，transfer learning，End to end learning几个话题。Error AnalysisCarrying out error analysis 在做错误分析的时候，最好是从错误的分类结果里边拿出100个左右的样本，做一个统计，究竟是那些样本导致了问题，这样
注：本人已经学完了吴恩达老师机器学习深度学习的全部课程，整理出来的知识点是比较笼统的、自己总结的一些结论和经验，发在这里主要是为了方便自己复习翻阅，已经学完大部分课程或者对深度学习有了一定基础的uu可以阅读下~欢迎批评指正。深度学习的实践层面Train/Dev/Test sets只有训练集和测试集：七三分有验证集且总数量不多：六二二分有验证集且总数量很多-百万级别：大部分作交叉验证集 假设我们有
大家好！我是louwill。吴恩达老师2022年机器学习专项课（Machine Learning Specialization）上周全新来袭，课程本身并不是新课，与10年前的机器学习专项课相比，编程语言用Python代替了此前的Octave，主要定位于机器学习入门与初学者。Machine Learning Specialization主要包括3门课：监督机器学习：回归与分类高级学习算法无监督学习，
机器学习—吴恩达_ 第10周_学习总结21.11.8-21.11.14一、无监督学习在原有的监督学习中，无监督学习和监督学习相比监督学习有标签信息，但是无监督学习是没有标签信息的，我们需要使用特有的函数方法使数据集寻找数据中间的内在关系，如将上图分为两个点集（簇）的算法被称为聚类算法。K-均值算法算法接收没有标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组。是一个迭代算法，使用该算法的一般步骤为：
确
文章目录课程摘要What is neural networkSimple neural networkMultiple neural networkSupervised leaning for Nenural NetworkStructured and Unstructured dataWhy is Deep Learning taking off深度学习过程 课程摘要从这门课中我们可以学到：神
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2023-09-03 11:45:46
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吴恩达老师近日在网易云课堂达成合作，开始新的课程。我也跟着后面学习，顺便再博客园中做个笔记，以加深记忆！此次老师的课程主要讲解五个部分：1.Neural Networks and Deep Learning2.Improve Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning,Regularization and Optimization3.Structuring
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2023-07-12 15:13:22
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